Isabella Subtil Norberto

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Produções bibliográficas

• NORBERTO, ISABELLA SUBTIL ; FARIA JUNIOR, CLODOALDO SOUZA ; TOMMASELLI, ANTONIO MARIA GARCIA ; SHIMABUKURO, MILTON HIROKAZU ; MARTINS-NETO, RORAI PEREIRA ; IMAI, NILTON NOBUHIRO ; DA SILVA, MATHEUS FERREIRA . Leaf Identification in High-Density LiDAR-RGB Data. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , v. X-3-2024, p. 269-276, 2024.

• CASTANHEIRO, L. F. ; TOMMASELLI, A. M. G. ; MACHADO, M. V. ; SANTOS, G. H. ; NORBERTO, I. S. ; REIS, T. T. . THE USE OF A WIDE FOV LASER SCANNING SYSTEM AND A SLAM ALGORITHM FOR MOBILE APPLICATIONS. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , v. XLIII-B1-2022, p. 181-187, 2022.

• NORBERTO, I. S. ; Tommaselli, A. M. G. ; Shimabukuro, M. H. ; DA SILVA, MATHEUS FERREIRA . Geração de mapas de visibilidade na fusão de dados ópticos e lidar terrestre na agricultura. In: XIII Colóquio Brasileiro de Ciências Geodésicas, 2024, Curitiba. XIII Colóquio Brasileiro de Ciências Geodésicas (XIIICBCG), 2024.

• NORBERTO, I. S. ; SILVA, B. C. ; Peres, I. M. ; SILVA, R. C. E. ; TOMMASELLI, A. M. G. ; GALO, M. . Geração e avaliação de ortomosaico obtido por fotografias aéreas de 1992 coletadas por câmara semimétrica. In: XII COLÓQUIO BRASILEIRO DE CIÊNCIAS GEODÉSICAS V SIMPÓSIO BRASILEIRO DE GEOMÁTICA, 2022, Curitiba - PR. . Informações Geoespaciais para o monitoramento do Sistema Terra visando o Desenvolvimento Sustentável, 2022.

• NORBERTO, I. S. ; Tommaselli, A. M. G. . Avaliação do comportamento radiométrico de um sensor multiespectral de quatro lentes. In: Congresso de Iniciação Científica (1° fase), 2021, Presidente Prudente. 33ª - Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2021.

• NORBERTO, I. S. ; Tommaselli, A. M. G. ; Garcia, T. A. C. . Comparação de métodos para restrição de profundidade de imagens omnidrecionais. In: Congresso de Iniciação Científica (1° e 2° fase), 2020, Presidente Prudente. 32ª - Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2020.

• NORBERTO, I. S. ; Tommaselli, A. M. G. ; Campos, M. B. . Efeitos da correção por retificação em recortes de imagens omnidirecionais na correspondência de imagens. In: Congresso de Iniciação Científica (1° fase), 2019, Presidente Prudente. 31ª - Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2019.

• NORBERTO, I. S. ; Tommaselli, A. M. G. ; Campos, M. B. ; Castanheiro, L. F. . Análise comparativa de métodos de correspondência de imagens omnidirecionais. In: Congresso de Iniciação Científica (1° fase), 2018, Presidente Prudente. 30ª - Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2018.

• NORBERTO, I. S. ; Da SIlva, B. C. ; Peres, I. M. ; SILVA, R. C. E. ; Tommaselli, A. M. G. ; GALO, M. . Geração e avaliação de ortomosaico obtido por fotografias aéreas de 1992 coletadas por câmaras semimétrica. 2022. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• NORBERTO, I. S. ; Tommaselli, A. M. G. ; Garcia, T. A. C. . Comparação de métodos para restrição de profundidade de imagens omnidrecionais. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• NORBERTO, I. S. ; Tommaselli, A. M. G. ; Campos, M. B. . Efeitos da correção por retificação em recortes de imagens omnidirecionais na correspondência de imagens. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• NORBERTO, I. S. ; Tommaselli, A. M. G. ; Campos, M. B. ; Castanheiro, L. F. . Análise comparativa de métodos de correspondência de imagens omnidirecionais. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• NORBERTO, I. S. . Integração de dados LiDAR e imagens ópticas terrestres para a geração de nuvens de pontos multiespectrais. Presidente Prudente: Universidade Estadual Paulista, 2024 (Dissertação de mestrado).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  Sensoriamento remoto de alta resolução para agricultura digital, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Antonio Maria Garcia Tommaselli em 11/11/2024., Descrição: Os desafios que a agricultura enfrentará nos próximos anos exigem a assimilação e desenvolvimento de novas tecnologias para aumentar a produtividade de modo sustentável. A incorporação da agricultura digital é um dos caminhos para fazer face à estes desafios e isso inclui o uso de sensoriamento remoto de alta resolução, posicionamento GNSS (Global Navigation Satellite System) acurado, análise espacial e Inteligência Artificial (IA). O objetivo principal deste projeto é estudar a utilização em agricultura digital de dados e imagens multirresolução e multitemporais coletados por distintas plataformas e múltiplos sensores, envolvendo sensores ativos e passivos, multi e hiperespectrais, embarcados em veículos aéreos remotamente pilotados e sistemas terrestres móveis. Serão desenvolvidos sistemas físicos, técnicas e software para a aquisição, processamento e análise destes dados visando a detecção de patógenos, deficiências nutricionais, predição de produção e impacto econômico. Serão desenvolvidos sistemas para coleta de dados multiespectrais, hiperespectrais, de varredura a LASER georreferenciados os quais serão fundidos em estruturas de dados tridimensionais, englobando as vistas aéreas e terrestres, reduzindo oclusões e propiciando o desenvolvimento e aplicação de técnicas de IA específicas para dados tridimensionais multitemporais. São aspectos importantes deste projeto as ênfases na acurácia dos dados geoespaciais com vistas ao uso de dados multitemporais, o uso de técnicas de IA que explorem o conhecimento existente. Serão exploradas múltiplas cooperações internacionais e uma rede de pesquisa local. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (6) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Isabella Subtil Norberto - Integrante / Antonio Maria Garcia Tommaselli - Coordenador / Nilton Nobuhiro Imai - Integrante / PAULO DE OLIVEIRA CAMARGO - Integrante / Mauricio Galo - Integrante / Aluir Porfirio Dalpoz - Integrante / Milton Hirokazu Shimabukuro - Integrante / Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo - Integrante / Raul Queiroz Feitosa - Integrante / Fernanda Sayuri Yoshino Watanabe - Integrante / Odair Aparecido Fernandes - Integrante / David Ferreira Lopes Santos - Integrante / Rouverson Pereira da Silva - Integrante / Bruno Sérgio Vieira - Integrante / David Luciano Rosalen - Integrante / Edemar Moro - Integrante / Fabio Fernando de Araujo - Integrante / Gelci Carlos Lupatini - Integrante / George Deroco Martins - Integrante / João Carlos Cury Saad - Integrante.

• 2018 - Atual

  PLATAFORMAS MULTISSENSORES PARA MAPEAMENTO E MONITORAMENTO DE FLORESTAS TROPICAIS, Descrição: O mapeamento e monitoramento da biodiversidade é um dos temas atuais mais relevantes no mundo, devido aos impactos causados pela sua redução. Esta tarefa é muito complexa e uma das possibilidades é utilizar a estrutura das florestas para inferir o nível de biodiversidade. A proposta deste projeto é contribuir para a construção de um sistema de mapeamento da biodiversidade usando um conjunto de sensores embarcados em um VANT (Veículo Aéreo Não Tripulado) e em uma plataforma terrestre leve. Os VANT são adequados às tarefas de monitoramento devido à sua altura de voo, que permite obtenção de dados de alta resolução, sua flexibilidade operacional, que permite revisitas constantes e custo operacional menor, em comparação com as plataformas orbitais e aéreas convencionais. Os sensores a serem integrados são uma câmara hiperespectral de quadro, um scanner LASER e um sistema de navegação inercial. Além deste sistema aéreo, será desenvolvido um sistema terrestre que integra uma câmara óptica omnidirecional e um sistema de navegação. Este projeto faz parte de um projeto de cooperação internacional com o Finish Geospatial Institute (FGI) e integra 3 grupos de pesquisa locais, um dos quais do Departamento de Geografia da Unesp-FCT, financiado conjuntamente pela Fapesp no Brasil e Academia da Finlândia (AKA). Serão realizados vários trabalhos de campo para o inventário de algumas áreas da Floresta Atlântica, na região do Pontal do Paranapanema, mais especificamente, na Estação Ecológica do Mico Leão Preto, bem como voos periódicos com o VANT sobre estas áreas utilizando o sensor hiperespectral e o scanner LASER. Espera-se a geração de modelos completos das árvores, a partir dos dados aéreos e terrestres, sendo necessário, para isto, desenvolver os processos de calibração, orientação integrada, geração de modelos de superfície, filtragem e fusão de dados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isabella Subtil Norberto - Integrante / Antonio Maria Garcia Tommaselli - Coordenador / Mariana Batista Campos - Integrante / Nilton Nobuhiro Imai - Integrante / PAULO DE OLIVEIRA CAMARGO - Integrante / RAQUEL ALVES DE OLIVEIRA - Integrante / Mauricio Galo - Integrante / ADILSON BERVEGLIERI - Integrante / Eija Honkavaara - Integrante / Teemu Hakala - Integrante / Enner Herenio de Alcântara - Integrante / Gabriela Takahashi Miyoshi - Integrante / Lucas Dias Santos - Integrante / Marcela do Valle Machado - Integrante / Rebeca Campos Emiliano da Silva - Integrante / guilherme henrique dos santos - Integrante.

Prêmios